该应用程序监测塔鲁马纳加拉大学不活跃学生的学费欠款,使用的是“天真贝耶”方法

Timothy Reynaldi, Lely Hiryanto, Darius Andana Haris
{"title":"该应用程序监测塔鲁马纳加拉大学不活跃学生的学费欠款,使用的是“天真贝耶”方法","authors":"Timothy Reynaldi, Lely Hiryanto, Darius Andana Haris","doi":"10.24912/jiksi.v11i2.26005","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Universitas Tarumanagara memiliki dua status mahsiswa, yaitu mahasiswa aktif dan mahasiswa non aktif. Saat ini, bidang administrasi di Universitas Tarumanagara belum memiliki sistem yang baik untuk menangani tunggakan uang kuliah dari mahasiswa non aktif. Tujuan dari perancangan Aplikasi Monitoring Tunggakan Uang Kuliah Mahasiswa Non Aktif ini adalah untuk memperbaiki dan memudahkan user untuk memonitoring tunggakan uang kuliah dari mahasiswa non aktif di Universitas Tarumanagara. Aplikasi ini menggunakan metode Naive Bayes. Penerapan dari metode Naive Bayes ini berfungsi untuk menghitung probabilitas kemungkinan mahasiswa Universitas Tarumanaga yang non aktif selama tiga semester berturut-turut harus di keluarkan atau tidak. Hasil dari penerapan metode Naive Bayes ini berhasil untuk menampilkan output prediksi untuk dikeluarkan atau dilanjutkannya mahasiswa yang sudah non aktif selama tiga semester berturut-turut. Hasil dari pengujian fungsional aplikasi menggunakan mendapatkan output sukses untuk pengetesan pada semua halaman yang di uji dan metode pengambilan keputusan dari aplikasi ini memiliki akurasi untuk prediksi tindakan pengambilan keputusan sebesar 91%.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":"42 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Aplikasi Monitoring Tunggakan Uang Kuliah Mahasiswa Non Aktif Di Universitas Tarumanagara Menggunakan Metode Naive Bayes\",\"authors\":\"Timothy Reynaldi, Lely Hiryanto, Darius Andana Haris\",\"doi\":\"10.24912/jiksi.v11i2.26005\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Universitas Tarumanagara memiliki dua status mahsiswa, yaitu mahasiswa aktif dan mahasiswa non aktif. Saat ini, bidang administrasi di Universitas Tarumanagara belum memiliki sistem yang baik untuk menangani tunggakan uang kuliah dari mahasiswa non aktif. Tujuan dari perancangan Aplikasi Monitoring Tunggakan Uang Kuliah Mahasiswa Non Aktif ini adalah untuk memperbaiki dan memudahkan user untuk memonitoring tunggakan uang kuliah dari mahasiswa non aktif di Universitas Tarumanagara. Aplikasi ini menggunakan metode Naive Bayes. Penerapan dari metode Naive Bayes ini berfungsi untuk menghitung probabilitas kemungkinan mahasiswa Universitas Tarumanaga yang non aktif selama tiga semester berturut-turut harus di keluarkan atau tidak. Hasil dari penerapan metode Naive Bayes ini berhasil untuk menampilkan output prediksi untuk dikeluarkan atau dilanjutkannya mahasiswa yang sudah non aktif selama tiga semester berturut-turut. Hasil dari pengujian fungsional aplikasi menggunakan mendapatkan output sukses untuk pengetesan pada semua halaman yang di uji dan metode pengambilan keputusan dari aplikasi ini memiliki akurasi untuk prediksi tindakan pengambilan keputusan sebesar 91%.\",\"PeriodicalId\":34309,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Sisfokom\",\"volume\":\"42 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-08-23\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Sisfokom\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.24912/jiksi.v11i2.26005\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Sisfokom","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24912/jiksi.v11i2.26005","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

塔鲁马纳加拉大学有两个学生身份,一个是活跃的学生,一个是不活跃的学生。目前,塔鲁马纳加拉大学的行政部门还没有一个好系统来处理非活跃学生的学费滞纳金。这项设计的非活动学生学费拖欠的目的是修复和允许用户监控塔鲁马纳加拉大学非活跃学生的学费滞纳金。该应用程序使用天真的Bayes方法。这种天真贝斯方法的应用是计算塔鲁马纳加大学非活跃学生连续三个学期的概率。这种天真的贝斯方法的应用成功地显示了一个预测输出,以便在一个连续三个学期不活跃的学生的发布或延续。应用程序的功能测试结果使用成功输出来测试本应用程序测试和决策方法的所有页面,其准确性为91%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Aplikasi Monitoring Tunggakan Uang Kuliah Mahasiswa Non Aktif Di Universitas Tarumanagara Menggunakan Metode Naive Bayes
Universitas Tarumanagara memiliki dua status mahsiswa, yaitu mahasiswa aktif dan mahasiswa non aktif. Saat ini, bidang administrasi di Universitas Tarumanagara belum memiliki sistem yang baik untuk menangani tunggakan uang kuliah dari mahasiswa non aktif. Tujuan dari perancangan Aplikasi Monitoring Tunggakan Uang Kuliah Mahasiswa Non Aktif ini adalah untuk memperbaiki dan memudahkan user untuk memonitoring tunggakan uang kuliah dari mahasiswa non aktif di Universitas Tarumanagara. Aplikasi ini menggunakan metode Naive Bayes. Penerapan dari metode Naive Bayes ini berfungsi untuk menghitung probabilitas kemungkinan mahasiswa Universitas Tarumanaga yang non aktif selama tiga semester berturut-turut harus di keluarkan atau tidak. Hasil dari penerapan metode Naive Bayes ini berhasil untuk menampilkan output prediksi untuk dikeluarkan atau dilanjutkannya mahasiswa yang sudah non aktif selama tiga semester berturut-turut. Hasil dari pengujian fungsional aplikasi menggunakan mendapatkan output sukses untuk pengetesan pada semua halaman yang di uji dan metode pengambilan keputusan dari aplikasi ini memiliki akurasi untuk prediksi tindakan pengambilan keputusan sebesar 91%.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
40
审稿时长
8 weeks
期刊最新文献
Identifying Credit Card Fraud in Illegal Transactions Using Random Forest and Decision Tree Algorithms Determining Scholarship Recipients at STIT Prabumulih Using the AHP Method Determining Promotional Package Recommendations Using the Frequent Pattern Growth Algorithm at The Java Cafe Systematic Literature Review: Machine Learning Methods in Emotion Classification in Textual Data Heart Chamber Segmentation in Cardiomegaly Conditions Using the CNN Method with U-Net Architecture
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1